هر دو nn.LogSoftmax و
nn.Softmax برای مسائل طبقه‌بندی چند کلاسه استفاده می‌شوند، جایی که هدف پیش‌بینی یکی از چندین کلاس ممکن است. با این حال، یک تفاوت کلیدی بین این دو تابع وجود دارد: nn.Softmax نمایی ورودی را محاسبه می کند و سپس نتیجه را عادی می کند، در حالی که nn.LogSoftmax تابع لگاریتم را به نمایی ورودی اعمال می کند.
یکی از دلایلی که nn.LogSoftmax ممکن است عملکرد بهتری نسبت به nn.Softmax داشته باشد به دلیل نحوه محاسبه گرادیان ها در حین انتشار پس زمینه است. در nn.Softmax، گرادیان ها می توانند برای مقادیر ورودی بزرگ بسیار کوچک شوند، که می تواند به روز رسانی وزن ها و بایاس های شبکه را برای بهینه ساز دشوار کند. با این حال، با استفاده از لگاریتم، nn.LogSoftmax به کاهش تاثیر مقادیر ورودی بزرگ و جلوگیری از کوچک شدن گرادیان ها کمک می کند.
دلیل دیگر می‌تواند این باشد که، تابع log-softmax از نظر عددی پایدارتر است، از بی‌ثباتی عددی مانند جریان/سرریز، که می‌تواند هنگام کار با اعداد بسیار کوچک یا بسیار بزرگ رخ دهد، جلوگیری می‌کند.
همچنین شایان ذکر است که خروجی LogSoftmax در فضای log و خروجی softmax در فضای احتمالی است. و در بسیاری از موارد، کار با احتمالات لاگ بیشتر از احتمال سودمند است.
ذکر این نکته مهم است که بهترین انتخاب بین این دو تابع ممکن است به ویژگی های خاص مجموعه داده شما و مشکلی که می خواهید حل کنید بستگی دارد. ممکن است بخواهید با هر دو تابع آزمایش کنید و ببینید کدام یک در مجموعه داده خاص شما بهتر عمل می کند.